利用SOLIDWORKS Composer软件，用户可以直从3D CAD文件创建2D和3D图形内容，用于产品技术交流。《SOLIDWORKS Composer使用指南(2018版)》是根据DS SOLIDWORKS公司发布的《SOLIDWORKS 2018：SOLIDWORKS Composer》编译而成的。本教程介绍了运用SOLIDWORKS Composer发布视图、动画以及交互内容等知识。本教程提供练习文件下载，详见“本书使用说明”。本教程提供100分钟高清语音教学视频，扫描书中二维码即可免费观看。 本教程在保留了英文原版教程精华和风格的基础上，按照中国读者的阅读习惯行编译，配套教学资料齐全，适于企业工程设计人员和大专院校、职业技术院校相关专业的师生使用。

本书使用新的TensorFlow 2作为语音识别的基本框架，引导读者门并掌握基于深度学习的语音识别基本理论、概念以及实现实际项目。全书内容循序渐，从搭建环境始，逐步深理论、代码及应用实践，是语音识别技术图书的**。 本书分为10章，内容包括语音识别概况与发环境搭建、TensorFlow和Keras、深度学习的理论基础、卷积层与MNIST实战、TensorFlow Datasets和TensorBoard详解、ResNet模型、使用循环神经网络的语音识别实战、有趣的词嵌实战、语音识别中的转换器实战、语音汉字转换实战。 本书内容详尽、示例丰富，适合作为语音识别和深度学习初学者的参考书，同时非常适合作为高等院校和培训机构人工智能及相关专业师生的参考教材。

本书涵盖鸿蒙北向应用发全部内容和南向硬件发基础内容。 本书共5篇14章，发准备篇（第1和2章）分别是鸿蒙操作系统简介和鸿蒙应用发准备。第1章总体介绍鸿蒙操作系统的重要特性及技术架构，第2章介绍鸿蒙应用发环境搭建，鸿蒙应用发IDE、真机调试证书申请、真机模拟器使用。基础知识篇（第3~5章）系统的讲解鸿蒙两大应用发框架的使用：Java UI和JavaScript UI框架，以及鸿蒙面向Ability发技术。分布式发篇（第6~8章）分别介绍鸿蒙分布式任务调度，分布式数据服务，分布式文件服务。应用实战篇（第9~12章）通过不同语言框架发不同平台应用，后介绍如何申请鸿蒙发布证书，以及发布鸿蒙应用到华为官方应用市场的流程。硬件发篇（第13和14章）介绍源鸿蒙源码编译环境搭建和海思发版的鸿蒙系统烧写及嵌式发门。 本书适用于鸿蒙系统应用发爱好者，Java、JavaScript发者，以及嵌式爱好者阅读。

从务实的角度来看，游戏发是一种实战活动，游戏发者在掌握了基础知识后，需要不断行针对性的实战和思考，才能真正掌握游戏发所需的技术。幸运的是，网络上有很多乐于分享知识的游戏从业者，他们制作了很多门与阶的实战教程。其中，介绍了很多广受好评的精品游戏实例，而且这些实例紧贴近年来热门的游戏类型与风格。本书结合了游戏设计的原则与使用 Unity 发游戏的方法，精心挑选了受欢迎、有代表性的 9 个相对独立的游戏实例，在原发者的协助下行了重新优化和整理。在编排上符合由浅深的学习顺序，每章有特定的游戏类型与风格，尽的努力满足读者学习、实战与参考的需求，帮助读者成为一名更优秀的游戏发者。

这是一本写给青少年看的人工智能科普图书，目的是启蒙科学素养，阔科学视野，培养科学思维，锻炼动手能力，让小读者们了解人工智能的过去、现在和未来，从而更好地融人工智能时代。通过阅读本书，小读者们不仅会了解到“存在这样那样的人工智能”，还会一睹很多人工智能发展的过程和细节：科学家如何提出问题并想到绝妙的子，技术如何从代逐渐演变到第N代，等等。所有这些都旨在激发孩子们的好奇心，帮助他们体会科学研究应具备的精神。 本书用了大量的形象比喻，用贴近生活的案例作类比，把书中的抽象概念和难以诙谐幽默的手绘插画形式诠释出来，力求让小读者们喜欢读、读得懂。 本书从“什么是人工智能”讲起，沿着人类使用工具的历史，讲述了人类智能与人工智能的关系，原始工具到智能机器的演，人工智能从史前时代发展到工业4.0时代过程中的重要事件、科学家及其发明创造的故事，堪称人工智能的“历史博物馆”。

本书重介绍了AutoCAD 2020中文版在建筑水暖电设计中的应用方法与技巧。全书分为四篇17章。基础篇介绍了建筑水暖电制图基础、AutoCAD 2020门，二维图形命令，基本绘图工具，文字、表格和尺寸标注，二维编辑命令，快速绘图工具，建筑电气篇介绍了电气工程基础和各种建筑电气工程图，给排水篇介绍了给排水工程基础和各种给排水工程图，暖通空调篇介绍了暖通工程基础、空调工程图和采暖工程图等内容。全书解说翔实，图文并茂，语言简洁，思路清晰。在介绍的过程中由浅深，从易到难，各章节既相对独立又前后关联。

Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流行有状态的计算，广泛应用于大数据相关的实际业务场景中。本书是一本从零始讲解Flink的门教材，学习本书需要有Java编程基础。 本书共分10章，内容包括Flink发环境搭建、Flink架构和原理、时间和窗口、状态管理和容错机制、数据类型与序列化、DataStream API和DataSet API、Table API和SQL、Flink并行、Flink部署与应用，后以一个Flink实战项目为例，对Flink相关知识行综合实践，其中涉及Web页面展示、WebSocket协议和Node.js服务等技术。 本书内容详尽、示例丰富，适合作为Flink初学者的参考书，也非常适合作为高等院校和培训机构大数据及相关专业的师生教学参考。

Stata是公认的应用广泛的专业数据分析软件之一，因其功能丰富、效率高、操作简便深受广大用户尤其在校师生的青睐。 本书先讲解Stata的各个操作功能，再通过综合案例讲述Stata在各个行业中的实际应用。本书内容共分为两部分：部分（第1~16章）按照统计类型讲述Stata的具体应用；第二部分（第17~19章）分行业讲述Stata的具体应用。各章均附有与正文部分对应的上机操作习题，目的在于着重培养读者的动手能力，使读者在实际练习的过程中能够快速提高应用水平。 本书面向具备一定统计学基础和计算机操作基础的在校各专业学生，以及企事业单位的相关数据统计分析人员。

本书通过50多个实例，全面讲解了Mastercam软件的CAD、CAM部分，包括Mastercam基础，二维图形的绘制，三维实体的编辑，曲面、曲线的创建与编辑，加工基础，加工参数设置，加工通用参数设置，外型铣削加工，挖槽加工，钻孔和面铣加工，雕刻加工及全圆铣削，曲面粗加工，曲面精加工，刀路编辑，多轴加工等。另附1章扩展学习电子书，讲解模具加工综合应用，供学有余力的读者学习。本书通过实例来介绍参数的含义，内容安排由浅深，步骤详细，便于读者掌握参数的设置方法。 《Mastercam中文版从门到精通》还配备了极为丰富的电子资料包，其中包含全书实例操作过程视频演示的MP4文件和实例源文件。读者可以扫描书中二维码学习操作，并下载实例文件，在按照书中实例操作时调用。 本书适合广大CAM编程人员使用，也可以作为大、中专院校和职业培训机构的教材或教学参考书。

本书是以实战为基础的iOS应用程序发教程，以项目实战的方式教会读者如何运用全新的Xcode 12和SwiftUI 2.0框架发商业级别的iOS和iPadOS应用程序。SwiftUI框架是苹果公司于2019年推出的全新用户界面框架，阅读本书的读者需要具备Swift程序设计语言基础。本书结合了8个应用程序案例，让读者在模仿和学习的过程中快速地找到实战的感觉。本书内容翔实、结构清晰、循序渐，将基础知识与案例实战紧密结合，既可作为iOS初学者的门教材，也适合中高级用户一步学习新技术。

演化学习利用演化算法求解机器学习中的复杂优化问题, 在实践中取得了许多成功, 但因其缺少坚实的理论基础, 在很长时期内未获得机器学习社区的广泛受. 本书主要内容为三位作者在这个方向上过去二十年中主要工作的总结. 全书共18 章, 分为四个部分: 部分(第1～2 章) 简要介绍演化学习和一些关于理论研究的预备知识; 第二部分(第3～6章) 介绍用于分析运行时间复杂度和逼近能力这两个演化学习的基本理论性质的通用工具; 第三部分(第7～12 章) 介绍演化学习关键因素对算法性能影响的一系列理论结果, 包括交叉算子、解的表示、非精确适应度评估、种群的影响等; 第四部分(第13～18 章) 介绍一系列基于理论结果启发的具有一定理论保障的演化学习算法. 本书适合对演化学习感兴趣的研究人员、学生和实践者阅读. 书中第二部分内容或可为有兴趣一步探索演化学习理论基础的读者提供分析工具, 第三部分内容或有助于读者一步理解演化学习过程并为新算法设计提供启发, 第四部分内容或可为读者解决一些现实机器学习问题提供新的算法方案.

R既是统计、挖掘、计算、分析、制图等方面的工具，也是一个强大的发与应用平台。几乎任何与数据相关的难题，大多可以借助R语言来解决。而金融领域正是与数据密切相关的行业，可以通过R实现量化金融分析与建模。 本书系统地介绍了R的包与编程方法，并通过丰富的金融案例展示了R在金融分析和金融建模方面的应用。本书分为5篇，共30章，从R语言基础、金融模型及基础知识、数据及相关操作、R在金融建模中的应用和R技能几个主题出发，讲解了R在金融量化中的应用和技巧。 本书适合从事金融数据分析、金融量化建模的读者学习。通过阅读本书，读者将了解全球化的金融市场数据，学习多样的金融建模思想和解决方案。

本书是人工智能和机器学习领域专业多年实践的结晶，深浅出讲解机器学习应用和工程实践，是对机器学习工程实践和设计模式的系统回顾。全书分别从项目前的准备，数据收集和准备，特征工程，监督模型训练，模型评估，模型服务、监测和维护等方面讲解，由浅深剖析机器学习实践过程中遇到的问题，帮助读者快速掌握机器学习工程实践和设计模式的基本原理与方法。 本书内容安排合理，架构清晰，理论与实践相结合，适合想要从事机器学习项目的数据分析师、机器学习工程师以及机器学习相关专业的学生阅读，也可供需要处理模型的软件架构师参考。

人类躯体死亡，思维是否有可能继续存在，从而实现思维不朽？思维克隆人、网络人等虚拟人将如何颠覆人类对“我”的定义？ 利用思维克隆技术，我们能否重新构建所爱之人的记忆、行为方式以及人格特征？思维克隆人和其生物学原型有着怎样的区别？未来，我们该如何界定思维克隆人的社会地位和法律地位？ 毫无疑问，思维克隆人的出现将会对传统人类社会产生深刻的哲学影响、社会影响、法律影响以及伦理影响，人类传统社会将被彻底颠覆。那么，作为人类的我们该如何应对这些问题？如何“给思维克隆人一个说法”？ 元宇宙概念大爆发，虚拟人成为受局者关注的切，玛蒂娜罗斯布拉特《虚拟人》一书将帮助你全面了解虚拟人，了解人类未来与自己的虚拟人分身共生的未来！

本书以Python数据处理工具和深度学习的基本原理为切，由浅深介绍TensorFlow的使用方法。由原理着手到代码实践，内容从基本的回归问题始，到近年来大热的卷积神经网络和生成式模型。本书省去大量烦琐的数学推导，以通俗易懂的语言和示例阐述深度学习的原理。 本书共8章，第1和2章介绍TensorFlow的环境搭建与Python基本数据处理工具，为后面介绍TensorFlow做准备；第3~5章讲解TensorFlow和深度学习中的基本概念及深度学习常用数据集；第6~8章从易到难深讲解不同的神经网络模型并配合大量的示例，一步巩固TensorFlow代码的使用。本书配有整套代码，在重、难处配有讲解视频，读者可以根据自身兴趣与需求对代码行修改并通过视频对难以理解的知识行巩固。 本书的难度、层次清晰，适合任何希望门人工智能领域的学生或工作者阅读，同时也包含新的技术，适于想要紧跟视觉研究的从业人员阅读。

深度学习是目前***的技术领域。本书兼顾了数学上的理解和代码实践，内容主要包括基础知识和深度学习模型。第1章 介绍深度学习的简洁发展思路和表示学习机制； 第2章、第3章介绍神经网络的基于梯度的优化方法、神经网络的优化难以及相应的解决方法； 第4章讨论神经网络遇到的过拟合问题； 第5章分析神经网络的小组成部分——神经元； 第6章讨论三种方案解决深层网络的训练难题： 批标准化、SELU、ResNet； 第7章、第8章讲述了两种重要的神经网络模型： 卷积神经网络和循环神经网络； 第9章讨论了对于神经网络的无监督学习方式； 第10章详细讨论以变分自编码器和对抗生成网络为代表的概率生成网络。 本书适合对于深度学习感兴趣的大学生、工程师阅读参考。阅读本书需要具备基础的Python编程技术和基本的数学知识。

本书是一本门级的Linux学习教材，内容由浅深，案例丰富，通俗易懂！书中分两部分：前面为基础知识，涉及安装、登录、文件和目录管理、磁盘管理、Vim、压缩和解压缩等；后面为阶知识，包括LAMP、LNMP、NFS、FTP、Linux集群和Zabbix监控等。与上一版相比，这版不仅将虚拟机软件由VMware 10改为VMware 14，基于CentOS 8行了全面修订，删掉了LAMP环境搭建与配置，还增加了Docker等内容。

本书介绍如何构建完整的机器学习流水线，从而在生产环境中准备数据以及训练、验证、部署和管理机器学习模型。你将了解机器学习流水线的每个环节，以及如何利用TensorFlow Extended（TFX）构建机器学习流水线。模型的生命周期是一个闭环，其中包括数据读取、数据校验、数据预处理、模型训练、模型分析、模型验证、模型部署、模型反馈等环节。你将学习如何利用Beam、Airflow、Kubeflow、TensorFlow Serving等工具将每一个环节的工作自动化。学完本书，你将不再止步于训练单个模型，而是能够从更高的角度将模型产品化，从而为公司创造更大的价值。

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本书聚焦人工智能对产业的赋能,对产业发展和创新热潮行概述，介绍人工智能在核心产业领域的发展现状和趋势，并分析国内外发展战略和政策。本书深探讨人工智能与机器人、交通、医疗等领域的融合发展，以及由此产生的智能机器人、智能驾驶、人工智能医疗等新业态，详细阐释人工智能提升生产效率，催生新产品、新场景、新需求，推动产业转型升级和经济高质量发展的重要作用。 本书适合人工智能、互联网和计算机行业的从业人员和研究人员（技术岗位和非技术岗位），以及创投相关人员阅读参考。

《冲榜！——苹果应用商店优化（ASO）实战》以当今倍受国内外关注的苹果应用商店优化（ASO）和苹果搜索广告（ASM）为主题，全面系统地介绍苹果应用商店推广（ASO）的思路和方法，从基础的元数据优化、转化率优化、榜单优化，再到人工干预的优化方法，跟他特别介绍了越来越重要的苹果搜索广告的优化。本书介绍了大量的ASO实践技巧。在以论述方法原理的同时，通过案例强化操作实践性；在以解决应用商店推广时遇到的各种问题，通过实例使得从业人员快速有效的掌握专业知识，并且带给大家更多解决问题的思路。《冲榜！——苹果应用商店优化（ASO）实战》可作为从事App运营和推广的人员实用工具书，也可以作为学习App运营推广方面的培训教材。 目 录 作者序 前言 Part1 认识App Store及其优化001 第1章 了解App Store（苹果应用商店）∕2 1.1 App Store概述∕2 1.1.1 App Store简介∕2 1.1.2 App Store运行模式∕2 1.1.3 App Store的作用∕3 1.2 iOS 11/12版本的App Store特性∕4 1.2.1 全新的界面设计∕4 1.2.2 更加突出游戏内容∕5 1.2.3 全面的产品页面∕7 1.2.4 推广App内购买项目∕8 1.2.5 更强大的搜索功能∕9 1.3 App Store内的流量分析∕9 1.3.1 App Store浏览流量∕10 1.3.2 App Store搜索流量∕10 第2章 App Store优化（ASO）概述∕12 2.1 什么是App Store优化（ASO）∕12 2.1.1 ASO的内涵∕12 2.1.2 为什么要做ASO∕13 2.1.3 ASO的目的∕14 2.1.4 ASO的对象∕14 2.1.5 ASO的原理∕16 2.1.6 ASO的方法∕17 2.2 什么是苹果搜索广告优化∕18 2.2.1 什么是苹果搜索广告∕18 2.2.2 为什么要投放搜索广告∕21 2.2.3 什么是苹果搜索广告优化∕23 2.2.4 为什么要做苹果搜索广告优化∕23 扩展阅读：∕25 第3章 App Store Connect简介∕26 3.1 App Store Connect概述∕26 扩展阅读：TestFlight概述∕27 3.2 App Store Connect基本功能的使用∕30 3.2.1 管理App和创建新版本∕31 3.2.2 评分与评论、回复∕37 3.2.3 App分析∕39 Part2 苹果应用商店优化（ASO）041 第4章 App Store精品推荐∕42 4.1 精品推荐的分类∕42 4.1.1 iOS 10中的精品推荐∕43 4.1.2 iOS 11和iOS 12中的精品推荐∕44 4.1.3 年度App∕47 4.2 精品推荐的评选标准∕49 4.2.1 iOS 10精品推荐的标准∕49 4.2.2 iOS 11（iOS 12）精品推荐（Today）的标准∕51 4.2.3 年度App评选标准∕52 4.3 为App申请精品推荐∕53 第5章 App Store搜索优化∕57 5.1 搜索优化概述∕57 5.1.1 什么是搜索优化∕57 5.1.2 搜索优化的对象∕58 5.1.3 搜索优化常用术语∕61 5.2 搜索优化的原理∕65 5.2.1 关键词优化的原理∕65 5.2.2 影响搜索（结果）排名的因素∕67 5.3 关键词优化的基本方法∕68 5.4 App名称和副标题的优化∕71 5.5 针对不同推广方式的搜索优化∕73 5.6 关键词覆盖翻三倍的“黑科技”∕75 5.7 特定关键词没有覆盖到怎么办∕78 5.8 如何应对App名称、副标题审核被拒∕79 5.9 类别与App内购买项目的优化∕81 第6章 转化率优化∕84 6.1 App Icon优化∕84 6.2 App截图优化∕85 6.3 App视频的优化∕91 6.4 文本信息的优化∕93 6.5 评论优化∕94 第7章 人工干预优化∕98 7.1 人工干预优化的主要方式∕98 7.1.1 积分墙干预优化∕98 7.1.2 机刷干预优化∕101 7.2 积分墙与搜索结果优化∕102 7.3 积分墙平台的任务形式和常用接口∕105 7.3.1 积分墙平台的任务形式∕106 7.3.2 积分墙平台的常用接口∕106 7.4 如何防止积分墙作弊∕108 7.5 如何应对品牌词侵权∕110 7.6 App Store常见的调整方式∕112 第8章 App Store榜单优化∕115 8.1 App Store榜单概述∕115 8.1.1 App Store榜单简介∕115 8.1.2 影响榜单排名变化的因素∕116 8.2 榜单变化的规律∕117 8.3 App Store榜单优化∕120 8.3.1 通过积分墙优化榜单∕120 8.3.2 榜单优化的其他方式∕122 第9章 苹果App Store Connect的使用∕123 9.1 查看用户来源∕123 9.1.1 “来源”功能概述∕123 9.1.2 “来源”功能的工作原理∕125 9.1.3 查看来源排行类型∕125 9.1.4 “来源”功能的作用∕127 9.2 使用活动营销链接∕127 9.2.1 生成营销活动链接∕128 9.2.2 衡量营销活动效果∕131 9.3 App Store Connect账号授权∕132 9.3.1 用户职能简介∕132 9.3.2 使用用户和职能权限∕133 9.4 回复用户评论∕136 9.4.1 回复用户评论∕136 9.4.2 编辑回复内容∕139 9.4.3 删除回复内容∕140 9.4.4 报告问题∕140 9.4.5 注意事项∕140 第10章 如何与苹果官方打交道∕142 10.1 App Store的惩罚与应对措施∕142 10.1.1 App Store常见的惩罚措施∕142 10.1.2 如何应对App Store的惩罚∕145 10.2 App Store备用包过审技巧∕146 10.2.1 PLA 1.2 的问题及解决办法∕146 10.2.2 PLA 4.3、PLA4.2.2 的问题及解决办法∕147 10.2.3 PLA2.1 的问题及解决办法∕149 10.3 申请加速审核∕151 10.4 苹果官方联系方式大全∕153 第11章 App的一些玩法∕157 11.1 注册苹果开发者账号∕157 11.1.1 苹果开发者账号的分类∕157 11.1.2 苹果开发者账号的注册方式∕158 11.2 iMessage App Store简介∕166 11.3 App内评分API的使用∕168 11.4 设置App预订∕169 Part3 苹果搜索广告优化173 第12章 深入了解苹果搜索广告优化∕174 12.1 苹果搜索广告的竞价原理∕174 12.2 苹果搜索广告账户注册流程∕176 12.2.1 注册苹果搜索广告账号∕176 12.2.2 注册账号的关键点∕179 12.2.3 支付设置∕179 12.3 苹果搜索广告投放系统∕181 12.3.1 基础版投放系统∕181 12.3.2 高级版投放系统∕182 12.3.3 基础版和高级版对比∕183 12.4 苹果搜索广告账户结构∕184 12.4.1 苹果搜索广告账户结构概述∕185 12.4.2 邀请用户∕186 第13章 苹果搜索广告优化的基础玩法∕189 13.1 如何创建广告计划∕189 13.1.1 基础版广告计划的创建∕190 13.1.2 高级版广告计划的创建∕191 13.2 如何选择关键词∕201 13.2.1 关键词来源∕201 13.2.2 关键词选词要点∕202 13.3 如何设置广告出价∕204 13.3.1 设置预算∕204 13.3.2 设置出价∕204 13.3.3 目标CPA（CPA Goal）∕205 13.4 关键词的匹配方式∕205 13.4.1 搜索匹配（Search Match）∕206 13.4.2 匹配类型∕206 13.5 添加屏蔽词∕208 13.6 查看数据报表∕213 第14章 苹果搜索广告优化的高阶玩法∕217 14.1 什么是苹果搜索广告归因∕217 14.1.1 苹果搜索广告归因概述∕217 14.1.2 苹果搜索广告归因的数据统计∕218 14.2 如何使用苹果搜索广告归因API∕219 14.3 分析用户数据∕221 14.4 广告计划管理API的使用∕224 14.4.1 创建API证书∕224 14.4.2 调用API∕226 14.5 苹果搜索广告优化与ASO的互补∕228 14.5.1 通过ASO提升广告效果∕228 14.5.2 苹果搜索广告弥补ASO的不足∕229 附录∕232 附录A AppBi简介∕232 附录B 苹果应用商店Today报告（中国区，2018年2月）∕233 附录C 苹果搜索广告市场研究报告（时间：2017年9月）∕241 C.1 App Store现状∕241 C.2 搜索广告市场分析∕245 C.3 苹果App搜索广告市场的特性∕249